MergirafSemi: Alat Merge Semistruktur yang Agnostic Bahasa

Menyeimbangkan granularitas struktural dan efisiensi runtime dalam resolusi konflik merge otomatis

Pedro Lopes; Paulo Borba; Paola Accioly; Guilherme Cavalcanti· 2026· DOI 10.48550/arXiv.2608.11345

Masalah inti

Pengembang sering menghadapi konflik merge saat mengintegrasikan perubahan yang berjalan bersamaan. Sebagian besar alat merge mengandalkan perbandingan tak terstruktur berbasis baris, yang sering menghasilkan konflik palsu dan melewatkan konflik yang sebenarnya. Untuk mengatasi keterbatasan ini, diusulkan alat merge yang sadar struktur, yang memanfaatkan representasi sintaksis untuk meningkatkan akurasi merge. Namun, alat yang sepenuhnya terstruktur dapat menimbulkan biaya komputasi yang lebih tinggi, dan alat spesifik bahasa memerlukan upaya pengembangan dan pemeliharaan yang signifikan. Untuk menyeimbangkan trade-off ini, penulis mengusulkan MergirafSemi, alat merge semistruktur yang agnostic bahasa yang menangkap informasi struktural tanpa memerlukan pemodelan struktural penuh atau implementasi spesifik bahasa, dan menerapkan penggabungan berbasis baris di dalam region program tertentu, seperti body method pada Java. Alat ini memanfaatkan Concrete Syntax Tree (CST) ringan untuk memandu keputusan merge sekaligus menjaga fleksibilitas dan efisiensi lintas bahasa.

Studi empiris menunjukkan bahwa peningkatan granularitas struktural memperbaiki resolusi konflik otomatis tetapi juga dapat menghasilkan keputusan merge yang lebih agresif, sehingga menambah jumlah konflik aktual yang terlewat. Sebaliknya, MergirafSemi mencapai trade-off yang lebih seimbang, mengurangi konflik palsu sekaligus mempertahankan akurasi yang kompetitif dan performa runtime yang lebih baik pada sebagian besar skenario umum. Dibandingkan dengan alat tak terstruktur, alat ini secara substansial mengurangi konflik palsu. Jika dibandingkan dengan alat semistruktur spesifik bahasa, alat ini mencapai efektivitas yang sebanding sekaligus menunjukkan perilaku eksekusi yang lebih robust dan overhead runtime yang jauh lebih rendah. Hasil ini menunjukkan bahwa MergirafSemi secara efektif menyeimbangkan manfaat kesadaran struktural dengan efisiensi penggabungan berbasis baris.

Pengembang sering menghadapi konflik merge saat mengintegrasikan perubahan yang berjalan bersamaan. Sebagian besar alat merge mengandalkan perbandingan tak terstruktur berbasis baris, yang sering menghasilkan konflik palsu dan melewatkan konflik yang sebenarnya. Untuk mengatasi keterbatasan ini, diusulkan alat merge yang sadar struktur, yang memanfaatkan representasi sintaksis untuk meningkatkan akurasi merge. Namun, alat yang sepenuhnya terstruktur dapat menimbulkan biaya komputasi yang lebih tinggi, dan alat spesifik bahasa memerlukan upaya pengembangan dan pemeliharaan yang signifikan. Untuk menyeimbangkan trade-off ini, penulis mengusulkan MergirafSemi, alat merge semistruktur yang agnostic bahasa yang menangkap informasi struktural tanpa memerlukan pemodelan struktural penuh atau implementasi spesifik bahasa, dan menerapkan penggabungan berbasis baris di dalam region program tertentu, seperti body method pada Java. Alat ini memanfaatkan Concrete Syntax Tree (CST) ringan untuk memandu keputusan merge sekaligus menjaga fleksibilitas dan efisiensi lintas bahasa.

MergirafSemi dirancang sebagai alat merge semistruktur yang agnostic bahasa. Alat ini memakai Concrete Syntax Tree ringan untuk mengidentifikasi batas struktural, seperti body method, lalu menerapkan penggabungan berbasis baris di dalam region tersebut. Pendekatan ini menghindari overhead pemodelan struktural penuh dan kebutuhan akan implementasi spesifik bahasa. Alat ini dievaluasi melalui studi empiris pada skenario merge dunia nyata di berbagai bahasa pemrograman. Studi tersebut membandingkan MergirafSemi dengan alat tak terstruktur, semistruktur, dan terstruktur. Evaluasi berfokus pada resolusi konflik otomatis, konflik palsu, konflik aktual yang terlewat, dan performa runtime. Penulis juga menganalisis trade-off antara granularitas struktural dan akurasi merge.

Temuan ini menyoroti pentingnya menyeimbangkan granularitas struktural dan akurasi merge. Meskipun alat yang sepenuhnya terstruktur dapat menyelesaikan lebih banyak konflik secara otomatis, alat tersebut juga dapat memunculkan false positive dengan melewatkan konflik aktual. Alat semistruktur spesifik bahasa menawarkan akurasi yang lebih baik, tetapi dengan biaya upaya pengembangan dan pemeliharaan, serta potensi overhead runtime. MergirafSemi mengatasi masalah ini dengan bersifat agnostic bahasa dan memakai CST ringan, yang mengurangi kebutuhan akan implementasi spesifik bahasa dan memperbaiki performa runtime. Kemampuan alat ini untuk menerapkan penggabungan berbasis baris di dalam region program tertentu memungkinkannya menangkap informasi struktural tanpa pemodelan struktural penuh. Pendekatan ini sangat cocok untuk skenario ketika pengembang membutuhkan keseimbangan antara akurasi resolusi konflik dan efisiensi komputasi. Pekerjaan selanjutnya dapat mengeksplorasi perluasan alat ini ke lebih banyak bahasa dan mengevaluasi performanya pada dataset yang lebih besar.

Praktisi dan peneliti ilmu komputer

Membuka konten member…